AI и автоматизация
AI-защита от мошенничества: что Meta делает в рекламе
Meta запускает в Польше обновлённую AI-систему против мошенничества и вводит обязательную верификацию для всех рекламодателей финансовых услуг.
AI-агенты для бизнеса: как EvoHarness-RL снижает стоимость
Исследователи Meta AI обучили модель с 8 млрд параметров выполнять сложные агентные задачи на уровне дорогих флагманских систем. Разбираем, что это меняет для корпоративной автоматизации.
AI-агенты в бизнесе: риски сложности корпоративных систем
Корпоративные AI-агенты создают риски не по отдельности, а в совокупности: сложность взаимодействий компаундируется, а ответственность размывается. Как выстроить управляемую систему.
AI-агенты и автоматизация: когда агент сам себе разрешает всё
GhostJacking показал: AI-агент с доступом к логам и правами на изменение DNS может быть использован через данные, которые он обрабатывает в штатном режиме.
AI-агент Portable Computer: локальный запуск без затрат на токены
Perplexity и Nvidia запустили локальный AI-агент Portable Computer: все вычисления выполняются на устройстве, токены не тарифицируются, чувствительные данные не покидают оборудование.
Claude Tag в Slack: как ИИ-агент меняет командную работу
Anthropic обновила агента Claude Tag в Slack: теперь он читает весь контекст канала и решает, когда вступить в разговор без прямого обращения. Что это меняет...
AI-агенты в бизнесе: почему ограниченная автономия выигрывает
Gartner прогнозирует отмену более 40% агентных AI-проектов к 2028 году. Побеждают компании, ограничивающие автономию агентов и выстраивающие управляемую архитектуру с контрольными точками.
AI-лаборатории и водяные знаки: конец стратегии контента в масштабе
AI-лаборатории закупают книги до 2022 года и разрабатывают водяные знаки для текста. Что это означает для бизнеса, сделавшего ставку на массовый AI-контент.
AI-агенты и KV cache: как снизить затраты на мульти-модельные системы
Nvidia протестировала технику переноса KV cache между языковыми моделями без повторного пересчёта контекста. Результат: ускорение в 2,7–25 раз и сохранение до 98% точности.
AI-агент Catalyst: автоматизация IT без участия сотрудников
Serval вывела в общий доступ AI-агента Catalyst, который самостоятельно анализирует тикет-историю, строит автоматизацию и выявляет проблемы до поступления заявки.